SimCast-S2S: An Efficient Generative Model for Subseasonal Precipitation Forecasting via Transfer Learning from Climate Simulations
SimCast-S2S è un nuovo framework di diffusione latente che sfrutta il transfer learning dalle simulazioni climatiche per generare efficientemente previsioni probabilistiche delle precipitazioni su scala substagionale, superando i baseline di deep learning e competendo con i sistemi operativi allo stato dell'arte pur operando in uno spazio latente compatto.